Meriv çawa dizane ku modelek bi rêkûpêk hatî perwerde kirin? Ma rastbûn nîşanek sereke ye û gelo pêdivî ye ku ew ji% 90 zêdetir be?
Tesbîtkirina ka modelek fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk tê perwerde kirin an na, aliyekî girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê ye. Digel ku rastbûn di nirxandina performansa modelek de metrîkek girîng e (an tewra metrîkek bingehîn) jî, ew ne tenê nîşana modelek baş-perwerdekirî ye. Gihîştina rastiyek ji% 90 ne gerdûnî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Hûn dikarin performansa modelek fêrbûna kûr a perwerdekirî çawa binirxînin?
Ji bo nirxandina performansa modelek fêrbûna kûr a perwerdekirî, çend metrîk û teknîk dikarin werin bikar anîn. Van rêbazên nirxandinê dihêle ku lêkolîner û bijîjkan bandor û rastbûna modelên xwe binirxînin, di derheqê performansa wan û deverên potansiyel ên ji bo başbûnê de nihêrînên hêja peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê teknîkên nirxandinê yên ku bi gelemperî têne bikar anîn vekolînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Pêşkêş, Fêrbûna kûr bi Python, TensorFlow û Keras re, Nirxandina îmtîhanê
Di dema ceribandinê de performansa modela perwerdekirî çawa dikare were nirxandin?
Nirxandina performansa modelek perwerdekirî di dema ceribandinê de di nirxandina bandor û pêbaweriya modelê de gavek girîng e. Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow de, gelek teknîk û metrîk hene ku dikarin werin bikar anîn da ku performansa modelek perwerdekirî di dema ceribandinê de binirxînin. Eva
Meriv çawa dikare bi karanîna TensorFlow CNN were perwerdekirin û xweşbîn kirin, û ji bo nirxandina performansa wê hin metrîkên nirxandina hevpar çi ne?
Perwerdekirin û xweşbînkirina Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) bi karanîna TensorFlow çend gav û teknîkan vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh a pêvajoyê peyda bikin û hin metrîkên nirxandina hevpar ên ku ji bo nirxandina performansa modelek CNN têne bikar anîn nîqaş bikin. Ji bo perwerdekirina CNN-ê ku TensorFlow bikar tîne, pêşî hewce ye ku em mîmariyê diyar bikin
Em çawa ceribandine gelo SVM di xweşbîniya SVM de daneyan rast digire?
Ji bo ceribandina ka Maşînek Vektora Piştgiriyê (SVM) di xweşbîniya SVM de daneyan rast digire, çend teknîkên nirxandinê dikarin werin bikar anîn. Van teknîkan armanc dikin ku performans û şiyana giştîkirina modela SVM binirxînin, piştrast bikin ku ew bi bandor ji daneyên perwerdehiyê fêr dibe û li ser bûyerên nedîtî pêşbîniyên rast dike. Di vê bersivê de,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona SVM, Nirxandina îmtîhanê
Meriv çawa R-squared dikare were bikar anîn da ku performansa modelên fêrbûna makîneyê li Python binirxîne?
R-squared, ku wekî hevrêziya biryardanê jî tê zanîn, pîvanek statîstîkî ye ku ji bo nirxandina performansa modelên fêrbûna makîneyê li Python tê bikar anîn. Ew nîşanek dide ka pêşbîniyên modelê çiqasî bi daneyên çavdêrîkirî re têkildar in. Ev pîvan bi berfirehî di analîza regresyonê de tê bikar anîn da ku başbûna guncan a modelekê binirxîne. Ber
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, R teoriya çargoşe, Nirxandina îmtîhanê
Di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de armanca bicîhkirina dabeşkerek çi ye?
Di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de veqetandina dabeşkerek di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de ji armancek girîng re xizmet dike. Armanca bingehîn a regresyonê ew e ku li gorî taybetmendiyên têketinê nirxên hejmarî yên domdar pêşbînî bike. Lêbelê, senaryo hene ku em hewce ne ku daneyan li kategoriyên veqetandî dabeş bikin û ne ku nirxên domdar pêşbîn bikin.
Armanca beşa Evaluator di TFX de çi ye?
Parçeya Evaluator di TFX de, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, di lûleya fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Armanca wê ew e ku performansa modelên fêrbûna makîneyê binirxîne û di derheqê bandora wan de nihêrînên hêja peyda bike. Bi berhevkirina pêşbîniyên ku ji hêla modelan ve têne çêkirin bi etîketên rastiya erdê re, pêkhateya Evaluator dihêle
Kîjan pîvanên nirxandinê AutoML Zimanê xwezayî peyda dike da ku performansa modelek perwerdekirî binirxîne?
AutoML Zimanê xwezayî, amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Machine Learning ve hatî peyda kirin, cûrbecûr metrîkên nirxandinê pêşkêşî dike da ku performansa modelek perwerdekirî di warê dabeşkirina nivîsa xwerû de binirxîne. Van metrîkên nirxandinê di destnîşankirina bandor û rastbûna modelê de bingehîn in, ku bikarhêneran di derheqê xwe de biryarên agahdar digirin.
Tabloya Analîz di Tabloyên AutoML de çi agahdarî dide?
Tabloya Analîzê ya di Tabloyên AutoML de di derbarê modela fêrbûna makîneya perwerdekirî de agahdarî û nêrînên cihêreng ên girîng peyda dike. Ew komek amûr û dîmenên berbiçav pêşkêşî dike ku dihêle bikarhêner performansa modelê fam bikin, bandora wê binirxînin, û di daneyên bingehîn de têgihiştinên hêja bistînin. Yek ji agahdariya sereke ya ku tê de heye
- 1
- 2